编写MATLAB代码对example.aac这个音频文件进行基频，共振峰提取

基频和共振峰是语音信号处理中的重要特征，可以用于语音合成、语音识别等应用。在MATLAB中，可以使用Signal Processing Toolbox中的函数来进行基频和共振峰提取。下面是一个示例代码，演示如何对example.aac文件进行基频和共振峰提取。

% 读取音频文件
filename = 'example.aac';
[x,fs] = audioread(filename);

% 基频提取
[pitch,~,~] = pitch(x,fs);

% 共振峰提取
order = 12; % LPC阶数
[~,lpcResidual,a] = lpcauto(x,order);
[~,f] = rceps(lpcResidual); % 反离散余弦变换
f = f(1:end-1); % 去掉第一个点，因为它是无限远处的值

% 绘制基频和共振峰图像
t = (0:length(x)-1)/fs;
figure;
subplot(2,1,1);
plot(t,pitch);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Pitch (Hz)');
title('Pitch Contour');
subplot(2,1,2);
plot(fs*(0:length(f)-1)/length(f),f);
xlabel('Frequency (Hz)');
ylabel('Magnitude (dB)');
title('Resonant Frequencies');

这个代码中使用了`audioread`函数读取音频文件，然后使用`pitch`函数进行基频提取。`lpcauto`函数可以进行LPC分析，提取共振峰信息。`rceps`函数对LPC残差信号进行反离散余弦变换，得到共振峰频率信息。最后，将基频和共振峰图像绘制出来。

需要注意的一点是，这个代码仅仅是一个简单的示例，提取的基频和共振峰可能并不是非常准确。在实际应用中，需要根据具体的需求选择合适的算法和参数，并对提取结果进行进一步的处理和优化。